<<
>>

14.3. Классификация рисков. Полезность и мера риска

Под классификацией рисков следует понимать распределение риска на конкретные группы по определенным признакам для достижения поставленных целей. Научно- обоснованная классификация риска позволяет четко определить место каждого риска в их общей системе.
Существует много различных подходов к классификации рисков. Анализ позволяет найти нечто общее, что их объединяет: в связи с многообразием сфер проявления риска в каждом конкретном случае, в зависимости от поставленной цели можно использовать ту или иную классификацию. Главное при этом — выдержать чистоту классификационного признака, принятого критерия. Классификационная система рисков может включать группы, категории, виды, подвиды и разновидности рисков.

Для выделения видов риска можно использовать обобщенные признаки (табл. 4.1).

Данная таблица не претендует на полную исчерпывающую информацию, она дает лишь общее представление о многообразии видов риска и является основой для разработки более детальной классификации.

Табл. 14.1.

Классификация риска

Пилы рисков

Признаки классификации

Масштаб, размер

Степень объективности " субъективности принятия решений

Оголень рисконясышрнпосги решений

Тип риска

Время принятия рискованны* решений

По численности лиц, принимающих решение

По источникам опасности

По ситуации

По Аспектам

В зависимости от возможности страхования

Относительно вида деятельности И ТИ ив п редп риним атсл я

По сфере возникновения

Глобальный, локальный риск

Риск с объективной ш!роятностью; Риск с объект И НПО-субТіОКТНІШОЙ вероятностью

Риск м и eh и м а л I- к ы й, средний .оптимальный, максимальный

Р а ц но на л ьн ы й: обос по ваш і ы й, о правдянный.

допустимый Нерациональный: необоснованный, неоправданный, авантюрный (азартный)

Опережают не. с вое аре квввые, запаздывающие

Индивидуальный, групповой

Риски, связанные с разрушительным и силами природы (природные), а также с деятельнос-тью человека (социальные, экономические)

Риск в условиях неопределенности, стохастический (вероятностный)

Риск психологический,социальный, экономический, юридический, медпко- биологнчески ^комбинированный

Риск, несвязанный со страхованием Риск, связанный со страхованием

Рксн Производителя, предпринимателя (зконо м н чееки й, хол Я ИСТВС И И Ы й, коммерческий}, финансовый (связанный с банковской деятельностью), риск, связанный с осуществлен нем социально- экономических и научно-техиич«;кнх проектов, бытовой риск, политический, инвестиционный

Внутренний, внешний

Можно использовать подход к классификации рисков, предложенный в [1]. Автор выделяет две больших группы рисков: чистые и спекулятивные, а затем рассматривает виды и подвиды рисков (рис. 14.1).

Чистые риски означают возможность получения отрицательного или нулевого результата, спекулятивные риски выражаются в возможности получения как положительного, так и отрицательного результата.

Данный подход к классификации рисков также не охватывает всех проблем, связанных с изучением конкретных видов риска, особенно, например, в экономической сфере. Подтверждением тому является достаточно большой разброс в определении понятий экономический, хозяйственный, предпринимательский риски, а также отсутствие детальных классификаций. Ниже, при рассмотрении конкретных видов риска мы пытались дать определения этих рисков.

Полезность риска

Под полезностью риска мы будем понимать отношение того, кто рискует, к его возможному выигрышу и проигрышу. Простейшее отношение — его можно назвать равным — это такое, при котором рискующий считает полезность выигрыша (или проигрыша) прямо пропорциональной его величине.

Если обозначить функцию полезности символом П, то при равном отношении полезность выигрыша (или вредность проигрыша) некоторой суммы (С) будет в простейшем случае равна этой самой сумме:

Эту зависимость мсжгго проиллюстрировать графиком

Как мы видим, от характера функции полезности во многом зависит принятие решения идти или не идти на риск. Опыт показывает, что готовясь рисковать, человек, как правило оценивает не просто ожидаемую величину выигрыша (она может быть отрицательной), а ее полезность. И решение идти на риск принимается тогда, когда полезность общего результата оказывается положительным.

В жизни, однако, равное отношение является не только не единственным, но даже и не самым распространенным. Опыт показы­

['ио. 14.2.

Рис. 14,1

вает, что люди в большинстве случаев оценивают полезность выигрышей и вредность проигрышей не пропорционально их величинам.

Рассмотрим несколько наиболее характерных видов функций полезности — непропорциональные формы функции полезности. Одной из таких форм является отношение, которое мы будем называть осторожным, а соответствующий ему риск — осторожным риском.

Для осторожного отношения характерно опасение больших проигрышей, поэтому вредность больших проигрышей преувеличивается, а соответственно полезность большого выигрыша преуменьшается.

Функция полезности при осторожном отношении имеет следующий вид.

П(П) 1-е

Данная формула взята из теории вероятностей и соответствует вероятности появления редкого события хотя бы один раз. График функции показан на рис.14.3.

Наряду с осторожным, широкое распространение имеет прямо противоположное отношение, которое можно назвать смелым, а соответствующий риск — смелым риском.

Для смелого отношения характерно желание получить обязательно большой выигрыш.

Малые выигрыши считаются почти совсем бесполезными, зато полезность большого выигрыша непропорционально преувеличивается. Вероятность больших ожидаемых проигрышей при этом соответственно сильно преуменьшается. Функция полезности при смелом отношении имеет следующий вид:

П 0,99), то практически при единственном испытании можно считать, что это событие произойдет наверняка.

Случайные события в процессе их наблюдения повторяются с определенной частотой. Частота случайного события, как уже отмечалось, представляет собой отношение числа проявлений этого события к общему числу наблюдений. Частота обычно обладает статистической устойчивостью в том смысле, что при многократном наблюдении ее значения мало меняются. Таким образом, частоты случайного события как бы группируются около некоторого числа. Устойчивость частоты отражает некоторое объективное свойство случайного события, заключающееся в определенной степени его возможности.

Но необходимо помнить, что частота — это результат того, что уже произошло, вероятность предсказания того, что должно случиться в будущем. Чем больше опытом проведено при определении частоты, тем точнее, объективнее получается вероятность. Это проявление одно из важнейших законов, управляющих случаем — так называемого "Закона больших чисел". Это классический способ определения вероятностей и его формула и сегодня находит широкое применение при расчетах риска неудачи.

Математический аппарат теории вероятностей позволяет производить действия с вероятностями (сложение, умножение, деление), определять полную вероятность события А, а строить полигон распределения, определять наивероятнейшую частоту, рассчитывать вероятность конкретной частоты по формуле общего члена разложения бинома Ньютона. Для различных ситуаций могут быть использованы локальная и интегральная формулы Лапласа.

Таким образом, вероятность позволяет прогнозировать случайные события. Она дает им количественную и качественную характеристику. При этом уровень неопределенности и степень риска уменьшаются.

Вероятность означает также и возможность получения определенного результата. Применительно к экономическим задачам, связанным с риском методы теории вероятностей сводятся к определению значений вероятности наступления событий и к выбору из возможных событий самого предпочтительного события исходя из наибольшей величины математического ожидания.

Математическое ожидание случайной дискретной величины равно сумме произведений каждого возможного значения этой величины на его вероятность:

где Е(х) — математическое ожидание случайной вел и чипы ж.

Математическое ожидание случайной величины равно среднему ее значению, взвешенному по вероятностям: Е(х) = х. Такая средняя называется стохастической"

Следует различать объективную и субъективную вероятность. Объективная вероятность — это вероятность, базирующаяся на расчете частоты, с которой происходит данный процесс или явление. Субъективная вероятность — это вероятность, основанная на предположении о возможности получения данного результата. Она основана на использовании субъективных критериев, которые базируются на различных предложениях. К ним относятся: суждение оценивающего, его личный опыт, оценка эксперта, мнение финансового консультанта и т.п. Когда вероятность определяется субъективно, то разные люди могут устанавливать разное значение дел одного и того же события и делать каждый свой выбор.

Важное место при этом занимает прием экспертной оценки, т.е. проведение экспертизы и использование его результатов при обосновании значения вероятности. Прием экспертной оценки представляет собой комплекс логических и математико- статистических методов и процедур, связанных с деятельностью эксперта по переработке необходимой для анализа и принятия решений информации. Прием экспертной оценки основан на использовании способности специалиста, находить нужное, наиболее эффективное решение.

Вероятность позволяет прогнозировать случайные события. Она дает им количественную и качественную характеристику. При этом уровень неопределенности и степень риска уменьшается. Неопределенность хозяйственной ситуации во многом определяется, как уже отмечалось, и фактором противодействия: катастрофа, пожар идр. природные явления; война, революция, забастовка, конфликты в трудовых коллективах, конкуренция, нарушения договорных обязательств, изменение спроса.

Предприниматель, менеджер в процессе своих действий должен выбрать такую стратегию, которая позволит ему уменьшить степень противодействия, что в свою очередь позволит снизить и степень риска.

Математический аппарат для выбора стратегии в конкретных ситуациях дает теория игр. Она позволяет предпринимателю, менеджеру лучше понимать конкурентную обстановку, свести к минимуму степень риска. Анализ с помощью приемов теории игр побуждает предпринимателя, менеджера рассматривать все возможные альтернативы, как своих действий, так и стратегии партнеров, конкурентов. Формализация данного процесса позволяет уменьшить понимание, принимающего решение проблемы в целом.

Таким образом, мы можем сделать вывод, что риск имеет математически выраженную вероятность наступления события, которая опирается на статистические данные и может быть рассчитана с достаточно высокой степенью точности.

Для несложных задач нам важно знать сколько раз проверять, чтобы риск оказался минимальным, т.е. как определить необходимое число проверок?

Предположим, фирма закупила комплект оборудования. Она задалась целью выполнить столько проверок, сколько нужно для обеспечения необходимого ей минимального риска. Как определить необходимое число проверок?

Если обозначить вероятность удачной проверки работы комплекта оборудования Р, то 1—Р станет обозначать вероятность неудачи при одной проверке. При двух проверках вероятность того, что оба раза нас постигнет неудача - мы не найдем неисправность, естественно, меньше. По теории вероятности она будет равна:

[1 - Рр

Если же количество проверок равно и. то вероятность нс* п рва

Если згу лероятиость отнять от единицы, то мы получим веро­ятность хотя бы один риз добиться удачиг Обозначив ее через

Действительно, вычтя из вероятности всех возможных исходов (она, как мы знаем равна 1) вероятность того, что все п раз нас постигла неудача, мы исключаем те случаи, которые нас не устраивают. В итоге, поэтому и остается вероятность получения неудачи хотя бы один раз (или не менее одного раза).

Из предыдущей формулы путем несложных преобразований уже нетрудно найти само п — конкретное число проверок, из которых хотя бы одна должна привести к удаче. Группируя члены и логарифмируя, получим:

В последней формуле Рг - I - Рн - есть вероятность риска, с Которой мы моти м обес п еч ить н аступле ил с и Н ую1де го в ас со­бытия, а Р — (вероятность самого события — успеха при одной про­верке. По дан нон формуле можно составить таблицу, нозво л Лжщую ответить па интересу ющ и Л вас вопрос (табл. 14.2).

На основании таблицы, например, с вероятностью успеха при одной проверке 50 % и задаваясь требуемой вероятностью получения минимального риска всех проверок, скажем 20%, получим требуемое число проверок, равное 2. Это значит, что из двух проверок хотя бы одна окажется удачной — неисправность в оборудовании будет выявлена. Хотите уменьшить риск до 10% — увеличьте число проверок до трех.

Мы рассматривали задачи, которые решаются на основе теории вероятностей, речь в которых идет о случайных событиях, т.е. таких, которые по воле случая могли как произойти, так и не произойти. Но в реальной жизни возникают более сложные ситуации и получение односложного ответа "да" или "нет" нас часто не устраивает. Поэтому мы можем использовать более сложные правила современной теории вероятностей, которые будут рассмотрены ниже.

Табл.14.2. Сколько нужно сделать проверок, чтобы хотя бы одна из них привела к успеху?

..

<< | >>
Источник: Киржнер Л.А., Киенко Л.П.. Менеджмент организаций. М.: — 688 с.. 2009

Еще по теме 14.3. Классификация рисков. Полезность и мера риска:

  1. МАКСИМАЛЬНЫЙ УБЫТОК КАК МЕРА РИСКА
  2. Глава 21. КОЭФФИЦИЕНТ ЭЛАСТИЧНОСТИ КАК МЕРА РИСКА
  3. 10.9. СТАНДАРТНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ ДОХОДНОСТИ КАК МЕРА РИСКА
  4. 17.1. Классификация банковских рисков
  5. 22 СУЩНОСТЬ, КЛАССИФИКАЦИЯ И ВИДЫ РИСКОВ
  6. 1. Классификация рисков
  7. Классификация рисков инвестиционной деятельности
  8. 17.1. ПОНЯТИЕ БАНКОВСКИХ РИСКОВ И ИХ КЛАССИФИКАЦИЯ
  9. Классификация Финансовых рисков
  10. 1. Понятие, сущность и классификация рисков
  11. Классификация инвестиционных рисков
  12. § 4. Закон убывающей предельной полезности. Измерение величины полезности
  13. 6.4. АНАЛИЗ РЫНОЧНОГО РИСКА 6.4.1. Понятие риска на рынке товаров и его типы и факторы
  14. Перечень полезных ископаемых, облагаемых налогом на добычу полезных ископаемых
  15. мера стоимости
  16. Качественная оценка аудиторского риска для отчетности в целом. Компоненты аудиторского риска